世界的な労働危機に基づく競争コストの圧力は悪化しています。 優れたアイテムをより迅速にプロモートする緊急の必要性。

製造業が直面している課題は数多くある。 異常検出、リアルタイム品質モニタリング、サプライチェーン最適化はAIの潜在力を実現し始め、業界で採択されている先端分析アプリケーションの例だ。 最近、製造業におけるAI活用に関する世論調査で、Deloitteは93%の企業がAIが産業の発展と革新を刺激する核心技術になると考えていることが分かった。
予測分析は、ますます製造業の問題を解決する万能薬と見なされている。 このAI基盤の方法は、歴史的データとリアルタイムデータの両方を活用して、重要な未来イベントを予測し、リスクを減らし、運営を強化し、コストを節約し、収益を高める。
ガートナーによると、予測分析(PA)は、将来の出来事を予測するためにデータまたはコンテンツを調べる高度な分析の一種です。 具体的には、「どのようなことが最も起こりやすいか」ということです。 製造元はPAに依存して機敏性を高め、より深い洞察を得て、より迅速かつ正確な意思決定を行うことができます。
自動機械学習(AutoML)技術を活用することが、始めるのに最も良い方法だ。 AutoMLプラットフォームを使用すると、プロセス技術者と製造分野の専門家が予測モデルを迅速かつ簡単に構築、検証、および導入できます。

PAアプローチは産業部門に大きなプラスの影響を与えることができるが、様々な理由でそうすることは難しいことがある。 まず、AIとML基盤の典型的な予測分析ワークフローは難しく、時間がかかり、ターンアラウンドが短い。 一般的なプロジェクトは、6~9ヶ月の期間で、データの準備、機能エンジニアリング、アルゴリズムの選択、モデルトレーニング、テスト、および導入を伴います。

各運用サイトには多数のERPおよび工場での実行システムがあるため、製造環境で高品質のデータを取得することは非常に困難な場合があります。 異なるシステムを使用すると、データのクリーンアップと集約、機能の構築、およびモデルの手動生成に時間とコストがかかり、手間がかかることがあります。 AI/MLモデルは、トレーニングと検証を実行する頃には時代遅れになっている可能性があります。

製造チームは、データサイエンティスト向けの一般的なAutoMLシステムを使用して作成された予測分析ソリューションを採用することが困難であると感じています。 これらのプラットフォームは使用が難しく、学習曲線が急です。 サプライヤーは、一般的な使用事例のためのAIを実装する間、十分なデータ科学教育や教育を提供していない場合が多い。

ジャストインタイムの運用を行うアプリケーションの多くは、リアルタイム処理を必要とする低レイテンシ要件を備えています。 これらの困難なオペレーティング環境に導入されたMLシステムは、データを1秒以内にリアルタイムで処理できる必要があります。 バッチ処理戦略は有効ではありません。

最後に、データの機密性のため、産業施設はクラウドベースの分析を許可しないことがあります。 遠隔地のリソースが制限された運用設定の場合、オンプレミスのエッジ展開は、多くの利点を提供します。 ただし、多くのサプライヤは、エッジサーバやゲートウェイなど、メモリが制限されたデバイスにエッジにモデルをインストールできません。

製造業は、予測分析の恩恵を最も多く受ける分野の一つだ。 業界は膨大な量のデータを生成し、反復的な物理的労働を必要とし、多くの伝統的な機器の能力を超える多次元的な問題を提起しています。
AI主導の予測分析は、品質向上、ダウンタイムの削減、生産性向上など、多くの困難な生産上の問題を解決する理想的な方法です。

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